Künstliche Intelligenz (KI) ist die Wissenschaft und Technik zur Herstellung intelligenter Maschinen, die über die Rechenfähigkeit verfügen, um auf Verhaltensweisen einzugehen, die Menschen für intelligent halten. Es gibt Expertensysteme, die Konversationen ausführen – eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, sich mit Menschen in natürlicher Sprache zu unterhalten.
Folgende KI Kurse decken auch Deep Learning ab. KI hat begonnen, Entscheidungen zu beeinflussen und hat damit begonnen, die Datenbereitstellung zu erleichtern, Datentrends zu analysieren, Prognosen zu erstellen, Datenkonsistenz zu entwickeln, Unsicherheiten zu quantifizieren und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen, den Datenbedarf der Benutzer zu antizipieren, ihnen die erforderlichen Informationen in der am besten geeigneten Form bereitzustellen und sogar alternative Vorgehensweisen vorzuschlagen.
Künstliche Intelligenz durch Experten- und wissensbasierte Systeme wird im klinischen Umfeld eingesetzt. Expertensysteme enthalten medizinisches Wissen und Datenspeicher, insbesondere über eine ganz bestimmte Aufgabe, und sind in der Lage, diese von einzelnen Patienten gesammelten Daten zu vergleichen und zu argumentieren, um begründete Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Wissensbasis innerhalb des Expertensystems wird aus einem Satz von Regeln abgeleitet.
Wie Enrico Coiera in seinem Guide to Medical Informatics, the Internet and Telemedicine dargelegt hat, gibt es verschiedene klinische/gesundheitliche Aufgaben, auf die Expertensysteme angewendet werden können. Einige von ihnen sind:
Generieren von Warnungen und Erinnerungen. Ein an einen Monitor angeschlossenes Expertensystem kann vor Veränderungen im Zustand eines Patienten warnen. Es kann sogar Labortestergebnisse oder Arzneimittelbestellungen scannen und Erinnerungen oder Warnungen über ein E-Mail-System senden.
Agenten für den Informationsabruf. Software-„Agenten“ können gesendet werden, um beispielsweise im Internet nach Informationen zu suchen und diese abzurufen, die für ein bestimmtes Problem als relevant erachtet werden. Der Agent enthält Wissen über die Vorlieben und Bedürfnisse seines Benutzers und muss möglicherweise auch über medizinisches Wissen verfügen, um die Wichtigkeit und Nützlichkeit dessen, was er findet, beurteilen zu können.
Bilderkennung und Interpretation. Viele medizinische Bilder können jetzt automatisch interpretiert werden, von ebenen Röntgenbildern bis hin zu komplexeren Bildern wie Angiogrammen, CT- und MRT-Scans. Dies ist beispielsweise bei Massenscreenings von Nutzen, wenn das System potenziell abnormale Bilder für eine detaillierte menschliche Aufmerksamkeit kennzeichnen kann. Dieses Wissen können Sie auch in einem Deep Learning Kurs lernen.
Der Einsatz von KI nimmt sprunghaft zu, insbesondere mit den verfügbaren Daten in den aktuelleren EMR/EHR-Systemen. Bleiben Sie dran für einige wirklich aufregende Anwendungen von KI.
Lehrplan
Postgraduierten im Studiengang Künstliche Intelligenz
Der Vorteil der KI liegt in ihrer Fähigkeit, die Zukunft vorherzusagen. Über politische Belagerung und Verluste hinaus liegen die größeren Auswirkungen der KI in der Entscheidungsfindung und Politikgestaltung. Aussichten des Aufstiegs von KI-Startups und des verstärkten Dialogs über die Politikgestaltung ist die Ankunft von KI-Politikern keine große Überraschung. Während die Verfassungen und Gesetze auf der ganzen Welt es Nichtmenschen verbieten, an Wahlen teilzunehmen, gibt es einen großen Mangel an Gesetzen, um die moralischen und ethischen Implikationen der Nutzung von KI im politischen und öffentlichen Raum zu definieren.
Dies waren nur einige der vielen Bereiche, die in den kommenden Jahren von der Künstlichen Intelligenz übernommen werden. Damit sind wir am Ende dieses Artikels zur Zukunft der KI angelangt.
Um tieferes Wissen zu erlangen, sehen Sie sich hier unser live-online Zertifizierungstraining Deep Learning Kurs an, wobei Experten Sie während Ihrer gesamten Lernphase begleiten.
Großartiges maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen (ML) ist nicht neu. Der Bereich Big Data belebt das Thema jedoch wieder und immer mehr Organisationen verlassen sich auf ML-Modelle, um ihre Abläufe zu skalieren, Mitarbeiter dabei zu unterstützen, besser und schneller zu arbeiten, verborgene Erkenntnisse aus Daten aufzudecken oder sogar zugrunde liegende Annahmen zu bestätigen und in Frage zu stellen. Dies schafft ein breites Interesse an verwandten Theme im Management und über Geschäftsbereiche und Jobrollen hinweg, da Unternehmen den Wert von künstlicher Intelligenz (KI) und ML annehmen. Um eine disruptive Wirkung auf die Organisation zu erzielen, müssen KI und ML verstanden und ihnen vertraut werden. In einem intensiven einwöchigen Data Science Bootcamp können Leser ihr Verständnis und ihr Komfortniveau in diesen Bereichen verbessern, Antworten auf dringende Fragen erhalten und sich mit anderen verbinden und großen Nutzen erzielen.
